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数字化转型是一个复杂的体系化工程

数字化转型是一个复杂的体系化工程，对于甲方来说，要有真正胜任的人来牵头，整合内部资源和外部资源，形成真正的数字化转型生态圈或者联盟，让合作更加融合，让模式更加多元化。数字化转型不是一朝一夕的事情，要做好打的准备。作为企业数字化转型的牵头人，要能深刻认识到，数字化转型不是一批项目上线就结束了，要始终秉持持续的、精益的运营改善思维和理念，在数字化转型过程培养人才，在培养人才过程中促成企业数字化转型升级。

智能工厂物流规划的原则

智能工厂物流规划是传统物料搬运设计的升级迭代，结合信息化、网络化、数字化技术的普及应用，从而实现物流的智能化，主要规划原则有：

设备技术宁选成熟且***的，不选过时的；选择效率适当高的，不选的；

方案尽量柔性的，可扩展的；

规模的产能设计不要超前太多或预估太紧；

尽可能少客户化，尽可能可替代性强一些；

尽可能降低人力投入，降低人的劳动强度，尽量降低人的操作技能难度，尽量减少差错率；

化繁为简，化难为易；

能向空间的，尽量少向平面；

工艺方案中进出流量要平衡，切忌出现瓶颈

智能工厂物流规划的方法

智能工厂物流规划的方法很多，影响因素也很多，比如企业产品工艺特征、生产模式、以及工厂规模定位等都是影响因素。

工厂整体物流布局的规划方法

离散型制造企业整体物流布局是以产品BOM和装配关系为的，而流程型制造企业的物流布局则是要建立在产品材料配方及材料物理化学变化过程基础上。二者基础差异较大，但是在整体物流布局方面仍然有相同的规律可循。

人工智能和机器学习可以创造洞察力

人工智能和机器学习

人工智能和机器学习使制造公司能够充分利用不仅在工厂车间，而且在其业务部门，甚至来自合作伙伴和第三方来源的信息量。 人工智能和机器学习可以创造洞察力，提供运营和业务流程的可见性、可预测性和自动化。 例如：工业机器在生产过程中容易发生故障。 使用从这些资产中收集的数据可以帮助企业基于机器学习算法执行预测性维护，从而延长正常运行时间和提率。